Como funciona a inteligência artificial?

A tecnologia continua evoluindo todos os dias, e uma das evoluções mais significativas é a introdução da Inteligência Artificial.

A IA está em toda parte agora, desde as recomendações da sua lista de reprodução até o assistente de voz do seu telefone. Ela é como um ajudante invencível que melhora sua vida diária. 

Todos nós interagimos com IA em uma base diáriasem saber como ele funciona ou o que faz com que se comporte dessa maneira.

Depois de conhecer a força dos sistemas de IA, você chegará à conclusão de que a IA não é uma entidade mística, como as pessoas gostariam de dizer.

Portanto, considere este artigo um minicurso sobre inteligência artificial.

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Principais conclusões

• A inteligência artificial funciona por meio da análise de dados e do uso de algoritmos

• Ele aprende os padrões humanos para tomar decisões 

• Ele usa redes neurais para imitar o funcionamento de nossos cérebros 

• O aprendizado de máquina potencializa a maioria dos aplicativos de IA

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O que é inteligência artificial?

Então, o que é inteligência artificial e como ela funciona? A IA é uma simulação da inteligência humana usando máquinas ou computadores.

A IA é comparável ao treinamento de um computador para pensar e aprender como os seres humanos. 

Agora imagine que você está tentando ensinar um amigo a reconhecer diferentes raças de cães.

A maneira mais adequada seria apresentar a eles diferentes imagens de cães, indicando as diferenças entre essas raças.

Eventualmente, eles se tornarão bons o suficiente para identificar as diferenças sem sua ajuda. 

É isso que os especialistas fazem com a IA, só que, em vez de treinar um amigo, eles estão fazendo isso com máquinas e sistemas de computador.

As máquinas de inteligência artificial são ensinadas a avaliar qualquer coisa, desde um diagnóstico médico até perguntas comuns. 

A inteligência artificial imita e aprimora a capacidade humana de se comunicar, aprender e tomar decisões. Ela realiza trabalhos que normalmente exigiriam inteligência humana.

É por isso que se pode dizer que ela pensa como um ser humano, mas com mais rapidez. Em vez de usar instruções pré-programadas, a IA analisa os dados, reconhece padrões e fornece resultados. 

Inteligência simulada por máquinas

Artificial, como você sabe, significa feito pelo homem, e inteligência, por definição, tem a ver com a capacidade de aprender, resolver problemas e ser adaptável.

Portanto, quando você junta os dois termos, entende que a IA é uma inteligência artificial que é induzida por máquinas. 

A inteligência artificial é o poder cerebral criado pelo homem. Mas elas não são tão emocionais ou irracionais quanto nós, humanos.

Eles são mais eficientes, embora não pensem exatamente como nós. 

Por exemplo, você pode identificar a voz de uma pessoa querida à qual está emocionalmente ligado e com quem tem muitas lembranças.

No caso da IA, ela identifica a voz com base no padrão das ondas sonoras, na frequência e faz a correspondência com milhões de bancos de dados e amostras de voz.

Mesmo que você obtenha os mesmos resultados, não é o mesmo processo. 

Embora a IA seja incrível na realização de algumas tarefas, ela ainda pode ser menos inteligente e falhar em algumas tarefas emocionais, como interpretar uma piada interna. 

Os principais componentes da IA

A IA funciona porque tem determinados componentes. Pense nisso como uma receita que requer ingredientes essenciais para fazer uma refeição perfeita.

Esses componentes incluem: 

1. Dados

Os dados são realmente importantes para a inteligência artificial. Isso ocorre porque os sistemas de IA trabalham com milhões de algoritmos e dados. Quanto mais dados o sistema tiver, mais inteligente ele será. Sem dados, a IA é inútil. 

Os dados de IA compreendem enormes quantidades de informações. Desde imagens, milhares de arquivos de áudio e documentos de texto.

A qualidade dos dados também é importante. Se você alimentar seu sistema com dados inúteis, obterá resultados inúteis. Por esse motivo, os especialistas dedicam anos para acumular e limpar os dados.  

Depois que os dados são coletados, eles são submetidos a algoritmos capazes de identificar padrões. Com o tempo, esses algoritmos aprendem e se aprimoram para que possam executar diferentes tipos de tarefas.

Os dados são responsáveis pela evolução consistente da Inteligência Artificial no mundo atual. 

2. Algoritmos

Um algoritmo é uma instrução que a IA segue para concluir uma tarefa específica.

Algoritmos informam aos sistemas de inteligência artificial como processar e o que aprender com os dados fornecidos. Existem diferentes algoritmos para funções específicas de IA.

Alguns algoritmos reconhecem imagens, enquanto outros entendem a linguagem. Esses algoritmos são como ter diferentes métodos de ensino para diferentes matérias.

3. Modelos

Um modelo de IA é um programa totalmente treinado em dados para tomar decisões. Ele é treinado para trabalhar sem intervenção humana. Ele aprende e raciocina sem receber instruções para cada cenário. 

Os modelos são obtidos a partir da combinação de dados e algoritmos. Eles contêm todos os padrões e informações obtidos durante seu processo de aprendizado.

Você pode compará-lo a um aluno antes e depois de estudar para uma prova. 

Cada modelo de IA tem suas próprias habilidades. Elas se baseiam nos dados que processam.

Por exemplo, os LLMs (Large Language Models) processam textos para gerar respostas semelhantes às humanas, enquanto as CNNs (Convolutional Neural Networks) usam padrões e características de imagens para tarefas de reconhecimento de imagens.

Você pode encontrar LLMs em ferramentas como GPT-4, Claude ou Gemini e CNNs em sistemas de reconhecimento facial. 

4. Loops de feedback e otimização

Um aspecto da IA é que ela aprende continuamente. Ela não apenas processa os dados e os esquece. Ela pega esses dados, analisa-os adequadamente e encontra outras maneiras de usá-los para melhorar seus resultados. 

O feedback faz com que os sistemas de inteligência artificial melhorem e produzam bons resultados. Quando prevê algo incorretamente, o sistema aprende a lição e fará diferente da próxima vez.

Assemelha-se a um processo de aprendizado de bicicleta. Quando você cai, você se levanta, se levanta até melhorar. A única diferença é que a IA pode fazer isso milhões de vezes por segundo.

Como a IA aprende: Noções básicas de aprendizado de máquina

A principal forma de aprendizado dos sistemas de IA é por meio do aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é uma das tendências crescentes da tecnologia atual.

Ele está por trás de coisas como recomendações da Netflix e reconhecimento de fala para texto. O ML é uma mistura de matemática, ciência da computação e codificação. 

O aprendizado de máquina ajuda a IA a aprender com grandes conjuntos de dados, identificando padrões e relacionamentos dentro dos dados.

Ele também alimenta o algoritmo que ajuda a IA a melhorar em uma tarefa sem ser programada para essa tarefa.

Ele ajuda as máquinas de IA a aprender com os dados e prever tendências sem assistência humana.

A aprendizagem automática para modelos de IA consiste em diferentes tipos de fundamentos de aprendizagem.

Eles incluem:

• Aprendizagem supervisionada: O ML treina modelos de IA em dados rotulados. Ele fornece à IA grandes quantidades de dados com respostas corretas até que ela possa perceber a diferença.
• Aprendizagem não supervisionada: O ML treina modelos para identificar padrões em dados não rotulados. Você fornece a ele dados sem rótulos e permite que ele descubra padrões ocultos. Ele funciona agrupando itens semelhantes ou simplificando os dados por meio da redução de suas dimensões. 
• Aprendizagem Semi-Supervisionada: O ML treina algoritmos de IA em dados rotulados e não rotulados para melhorar seu desempenho e precisão.
• Aprendizagem por reforço: Isso é aprendizado por tentativa e erro. A IA experimenta várias ações e é recompensada com boas decisões e punida com más escolhas.

Em resumo, o ML ajuda a IA a aprender por meio de:

1. Coleta e preparação de dados
2. Seleção e treinamento de modelos
3. Avaliação e refinamento
4. Implementação para aplicação real na vida real

O aprendizado de máquina é onde o trabalho acontece.

Portanto, em vez de programar todos os cenários possíveis em um computador, o ML o ensina a aprender com a experiência. 

A Undetectable AI tem ferramentas treinadas por aprendizado de máquina para ajudá-lo.

Nossa ferramenta Ask AI ajuda os alunos que têm dúvidas sobre qualquer área de sua educação. IAs indetectáveis Pergunte à IA fornece explicações claras, precisas e detalhadas.

Nossos resultados também são respaldados por recursos acadêmicos confiáveis. 

Nosso AI Chat também é uma boa maneira de você fazer perguntas sobre conhecimentos gerais sempre que precisar.

Você também pode usar o recurso Undetectable AI's Bate-papo com IA para resumir e gerar texto humanizado capaz de contornar detectores de conteúdo de IA.

Redes neurais e aprendizagem profunda

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina projetado para modelar e imitar o cérebro humano. Ela usa redes neurais para processar padrões complexos.  

Vamos ver do que se tratam os dois conceitos: 

O que são redes neurais?

As redes neurais são uma série de algoritmos que ajudam a reconhecer relacionamentos em um conjunto de dados por meio de um processo que imita a forma como o cérebro humano opera.

Da mesma forma que o cérebro humano é composto de neurônios, as redes neurais consistem em nós que se comunicam entre si. 

Esses nós também são capazes de reforçar suas conexões dependendo dos novos dados. Quanto mais conexões, mais facilmente uma rede aprende a identificar padrões complexos e a produzir resultados. 

Isso faz com que as redes neurais sejam aplicáveis no reconhecimento de imagens, no reconhecimento da fala humana e na tradução de idiomas.

Camadas, nós e funções de ativação

Uma rede neural tem várias camadas. Elas incluem: 

• A camada de entrada na qual as informações entram
• A camada oculta, onde as informações são processadas em vários estágios 
• A camada de saída, na qual as informações saem como um resultado final. 

Nas redes neurais, cada nó executa uma função específica. Alguns nós detectam imagens e objetos, enquanto outros reconhecem imagens e textos.

Os nós das redes neurais também são neurônios que transmitem informações para várias partes da rede neural.

Eles recebem entradas, aplicam uma função de ativação para produzir uma saída que é repassada a outros nós.

As funções de ativação em redes neurais são como guardiões que determinam se a informação é boa o suficiente para passar para o próximo estágio.

Eles realizam o controle de qualidade para determinar se um neurônio deve ser ativado. É como um filtro para os neurônios. Eles também alteram o valor do neurônio com base nos dados que recebem. 

Sem funções de ativação, as redes neurais não conseguem fazer boas previsões. Isso ocorre porque os neurônios simplesmente passam os dados uns para os outros sem distinguir o que é importante e o que não é. 

Como a aprendizagem profunda potencializa o reconhecimento de imagem e fala

Como um subconjunto da aprendizagem automática, a aprendizagem profunda permite que a IA compreenda padrões complexos, especialmente em imagens e fala. 

Para o reconhecimento de imagens, a aprendizagem profunda permite que os algoritmos detectem rostos apesar das mudanças cosméticas.

As primeiras camadas das redes neurais podem detectar coisas simples, como linhas e curvas. As camadas intermediárias combinam esses elementos em formas e texturas.

As camadas finais reúnem tudo isso para reconhecer objetos, rostos ou cenas.

O reconhecimento de fala também funciona como o reconhecimento de imagem. Com o reconhecimento de fala, a aprendizagem profunda usa milhões de clipes de áudio para reconhecer a fala.

Em seguida, ele usa algoritmos para entender o que você disse e diferenciar tons e vozes.  

As primeiras camadas processam as ondas sonoras, as camadas intermediárias identificam fonemas e sílabas e as camadas finais encontram palavras e significados.

É por isso que você pode pesquisar coisas com facilidade apenas dizendo "Hey Google" ou "Hey Siri".

Processamento de linguagem natural (NLP)

A PNL é a forma como a IA entende e gera a linguagem humana. Ela ensina os computadores a entender e produzir resultados em respostas semelhantes às humanas.

A PNL é a junção de ciência da computação, linguística, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ela ajuda a IA a entender texto não estruturado ou dados de voz e extrair informações deles. 

Por exemplo, quando você faz uma pergunta à Siri ou conversa com um bot de suporte ao cliente, a PNL faz com que esses bots entendam o que você está dizendo.

Com a PNL, os modelos GPT podem lidar com o contexto, o sarcasmo e os vários significados das palavras.

Entre os exemplos mais populares de tecnologias que dependem da PNL estão os assistentes virtuais ativados por voz, os programas que escrevem e-mails para reconhecer spam e os aplicativos de tradução.

As IAs indetectáveis Detector de IA e detector de imagens também são ferramentas que usam o processamento de linguagem natural.

Nosso Detector de IA oferece uma análise abrangente do texto para detectar a escrita com IA. 

Você também pode usar nosso Detector de imagens AI para verificar se uma imagem é gerada por IA ou genuinamente de origem humana.

Como a IA toma decisões

A maneira como a IA toma decisões é diferente da maneira como os humanos tomam decisões. Os humanos envolvem emoções e intuição, enquanto a IA se baseia em padrões nos dados. 

Por exemplo, ao pensar no que vestir, você considera o clima, seus planos e provavelmente outros fatores de forma subconsciente. A IA faz algo semelhante, mas de forma mais sistemática. 

Ela atribui pesos numéricos a diferentes fatores e calcula probabilidades. A IA considera padrões e dados. Por exemplo, para tarefas tão simples como sugerir uma lista de reprodução, a IA considera seus hábitos de escuta para determinar seu gosto musical. 

Como a inteligência artificial funciona no setor de saúde?

Bem, a resposta é simples. Ele pode lhe fornecer uma lista de possíveis doenças com base nos sintomas apresentados mais rapidamente do que os médicos. Ela também pode recomendar tratamentos. Mais recentemente, a IA tem sido usada durante cirurgias. 

Aplicativos de IA no mundo real

A IA está em toda parte. Você só precisa encontrar uma maneira de usá-la em seu benefício. Aqui estão algumas aplicações da inteligência artificial no mundo real: 

• Ferramentas de IA generativa, como ChatGPT, Claude e Gemini. 
• Assistentes inteligentes como Alexa e Siri
• Carros autônomos 
• Sensores e dispositivos vestíveis para monitoramento de condições de saúde 
• Recomendação de produtos e assistentes de compras no varejo. 
• A IA detecta transações fraudulentas por meio do reconhecimento de transações incomuns

A IA também pode ser aplicada à criação de conteúdo. A IA indetectável tem várias ferramentas para esse fim. Temos ferramentas como: 

• Humanizador de IA que ajuda a gerar conteúdo semelhante ao humano

• Escritor de SEO de IA que gera artigos altamente otimizados capazes de contornar a detecção de IA. 

• Escritor de ensaios de IA que escreve ensaios sem plágio e bem pesquisados.

Essas ferramentas de IA com certeza tornarão sua tarefa de redação de conteúdo mais fácil e rápida. 

Treinamento de dados e criação de modelos

A criação de modelos e ferramentas de IA requer algumas etapas, que incluem: 

Coleta de dados e rotulagem

Esse é o estágio em que os dados relevantes são coletados. Esses dados representam os cenários do mundo real que a IA encontrará.

Depois da coleta, vem a rotulagem. Essa parte geralmente é tediosa, pois requer a análise de grandes conjuntos de dados para encontrar dados de qualidade com os quais a IA possa aprender. 

Conjuntos de treinamento e de teste

Após a coleta e a rotulagem, os dados são divididos em dois conjuntos. O conjunto de treinamento e o conjunto de teste. 

O conjunto de treinamento é o que serve de base para o aprendizado da IA, e o conjunto de testes é o que usamos para avaliar o nível de aprendizado.

O conjunto de testes também ajuda os desenvolvedores a entender o desempenho da inteligência artificial em dados novos e inéditos. 

Excesso de ajuste, falta de ajuste e precisão do modelo

Overfitting é quando a IA se acostuma demais com seus dados de treinamento e começa a ter um desempenho ruim com novas informações. 

A subadaptação é o oposto. Nesse caso, a inteligência artificial não aprende o suficiente com os dados de treinamento e tem um desempenho ruim até mesmo em tarefas básicas.

A precisão do modelo é o equilíbrio entre o ajuste excessivo e o ajuste insuficiente.

Nesse estágio, a IA é capaz de trabalhar com dados novos e antigos e, ao mesmo tempo, ser precisa. 

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Considerações finais

Quando alguém lhe perguntar: "Inteligência artificial - como ela funciona?", você poderá explicar que se trata de um sistema alimentado por reconhecimento de padrões e orientado por dados e algoritmos. 

A IA não é mágica. É uma combinação de matemática, estatística e ciência da computação trabalhando juntas para resolver problemas complexos.

Ele também tem suas limitações, especialmente em situações que exigem bom senso, criatividade ou inteligência emocional. Portanto, embora possa imitar o pensamento humano, ele não é humano. 

A inteligência artificial está evoluindo a cada dia, e é melhor ser um participante informado do que apenas um espectador confuso.

Para ficar à frente, aproveite ferramentas como a Undetectable AI's Humanizador de IA, Escritor de SEO de IAe Escritor de ensaios de IAprojetado para ajudá-lo a criar conteúdo mais inteligente e natural.

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